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Azure监控日志与指标查询SDK

azure-monitor-query-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
240
这是一个用于与Azure监控服务交互的Python SDK。它允许开发者执行复杂的Kusto查询语言（KQL）查询，从日志分析工作区获取日志数据，并检索各种资源指标（如CPU使用率、网络流量等）。适用于构建自动化监控仪表板、告警系统和云端数据分析流程。
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Burp 项目解析器

burpsuite-project-parser
trailofbits/skills
372
通过 burpsuite-project-file-parser 命令行脚本在 Burp Suite 项目文件中精确搜索与提取响应头、审计项或流量片段，辅助安全分析并避免直接 Dump 大体积记录。
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Clerk API限速与配额管理

clerk-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本指南提供了管理Clerk API速率限制和配额的综合策略。内容包括使用指数退避的重试机制，优化批量操作（Batching），实现多级缓存（内存/Redis）以减少API调用，以及监控API使用量，确保在高流量生产环境中调用稳定可靠。
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Burp Suite 安全测试

burp-suite-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
160
通过 Burp Suite 的代理、Repeater 和扫描器，拦截修改 HTTP 流量并分析响应，系统性检测网站漏洞并提供修复建议。
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自动扩缩策略配置

configuring-auto-scaling-policies
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
自动生成面向应用与基础设施的扩缩策略配置，包括 Kubernetes HPA 和基础设施级策略，帮助应对流量波动、保障高可用，并提升资源使用效率。
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服务网格部署配置

configuring-service-meshes
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
215
针对微服务提供 Istio 与 Linkerd 的配置生成，输出可直接部署的 YAML 与脚本，聚焦安全、可观测性与流量管理，帮助自动化服务网格落地。
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内容策略规划指南

content-strategy
coreyhaines31/marketingskills
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在制定内容策略时分析商业背景、客户需求与竞争格局，确定可搜索或易传播的内容支柱、话题集群与编辑日历，帮助提升流量、权威与转化。
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Customer.io 高并发负载与扩展指南

customerio-load-scale
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
279
本指南提供了一套完整的解决方案，指导开发者如何构建和扩展高并发的 Customer.io 集成。内容包括使用 k6 进行负载性能测试，并详细介绍了从简单API到基于Redis/Kafka消息队列的架构设计，帮助用户预先规划和处理每日数百万级别的海量事件数据，确保系统在高流量下的稳定性和可靠性。
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Customer.io高并发性能调优

customerio-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
500
本技能提供一套高级工程方法，用于解决高并发、大流量的Customer.io API集成性能瓶颈。它通过实现HTTP连接池、本地去重缓存、并行批量处理和异步追踪等机制，能够将原本耗时的操作（如批量事件）延迟从秒级降低到毫秒级，确保系统在高负载下的稳定性和高性能。
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Exa搜索架构模式指南

exa-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
428
本指南提供了三种Exa神经搜索的架构模式：直接搜索、缓存搜索和完整的RAG流水线。它帮助开发者根据应用的流量规模、延迟要求和复杂性，选择最合适的架构蓝图。适用于设计可扩展的Exa整合，无论需求是简单的搜索界面还是复杂的AI智能体。
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Exa搜索迁移与集成

exa-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
本指南详细介绍了如何将搜索管道从传统的关键词API（如Google、Bing）迁移到Exa的神经搜索（Neural Search）。它涵盖了构建适配器层、实现流量切换、处理查询翻译以及利用Exa独特的语义和相似性搜索功能，帮助项目实现更智能、更强大的搜索结果。
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时序数据预测

forecasting-time-series-data
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
182
使 Claude 能对历史时序数据分析趋势与季节性，自动选型并输出未来值及置信区间，适用于销量、流量等时间依赖性场景。
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